ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI หลายท่านกล่าวว่าปีนี้ (2568) จะเป็นปีแห่ง Agentic AI เราในฐานะผู้ใช้งานอาจจะยังไม่รู้จัก หรือคุ้นเคยกับคำนี้มากนัก อย่างไรก็ตาม เราก็อาจจะได้ความสามารถของ Agentic AI ในแง่หนึ่งมาแล้ว นั่นคือการใช้ Deep Research บน ChatGPT ซึ่งบางท่านอาจจะใช้ เพื่อที่จะทำการเขียนบทความในหัวข้อที่ระบุ Deep Research จะต้องทำการค้นหาแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทำการอ่านบทความ แล้วตัดสินใจเลือกกลุ่มข้อมูลที่จะนำมาสรุปและเขียนบทความใหม่
        Agentic มาจากคำว่า Agent แปลเป็นภาษาไทยคือตัวแทน หรือทับศัพท์ เอเย่นต์ คือเป็นผู้กระทำการแทนผู้ือื่น สมมติว่า เราอยากไปเที่ยวญี่ปุ่น แต่ขี้เกียจหรือไม่มีเวลาในการวางแผนการเดินทางหรือไม่มีความรู้ในสถานที่นั้นๆ เราก็ไปติดต่อ เอเย่นต์ท่องเที่ยว ที่เป็นบริษัท์ทัวร์ ซึ่งจะทำการจัดการต่างๆตั้งแต่วางแผน จองตั๋วเครื่องบิน จองโรงแรมและการเดินทาง ตลอดจนกิจกรรมที่น่าสนใจต่างๆ ซึ่งจะลดภาระของเรา Agentic AI ก็ทำหน้าที่เช่นเดียวกัน
        Agentic AI เป็น AI ที่สามารถทำการคิดและดำเนินการได้ด้วยตัวของมันเอง โดยที่ผู้ใช้เพียงระบุเป้าหมายและบริบทที่จำเป็น Agentic AI มีความสามารถในการคิดเชิงเหตุผล สามารถตัดสินใจว่าขั้นตอนถัดไปควรจะทำอะไรต่อ มีการตรวจสอบผลลัพธ์ย้อนกลับว่ามีความถูกต้อง เชื่อถือได้แค่ไหน และทำการค้นคว้าหาแหล่งข้อมูลอ้างอิงเพิ่มเติมจากผลลัพธ์ก่อนหน้า เพื่อให้คำตอบที่ส่งไปยังผู้ใช้งานมีความสมบูรณ์มากยิ่งขึ้น
        Agentic AI มีความสามารถในการติดต่อกับระบบคอมพิวเตอร์ผ่านอินเทอร์เน็ตแทนผู้ใช้งานได้ เช่น หากผู้ใช้งานสั่ง AI ให้จองตั๋วเครื่องบินราคาถูก จากกรุงเทพไปยังเชียงใหม่ ในช่วงเดือนมกราคม 2569 Agentic AI จะทำการค้นหาเที่ยวบินที่เป็นไปตามผู้ใช้ต้องการ รวมถึงยังเปิดหน้าเว็บไซต์ เลื่อนเม้าส์ไปเลือกวันเวลา กรอกข้อมูลผู้โดยสาร และชำระเงิน ได้โดยอัตโนมัติ (ในกรณีที่ผู้ใช้ให้ข้อมูลที่จำเป็นเช่น ชื่อ นามสกุล รหัสบัตรเครดิต ฯลฯ) Agentic AI ในลักษณะนี้ทำหน้าที่เหมือนเป็นผู้ช่วยในการใช้คอมพิวเตอร์โดยที่มีความรู้ และความฉลาดของ AI ในการปฏิบัติการ
        อันที่จริง แนวคิดลักษณะนี้มีมาก่อนหน้านี้แล้ว ซึ่งอยู่ในเทคโนโลยีที่เรียกว่า Robotic Process Automation (RPA) ซึ่งผู้ใช้งานสามารถสร้างบ็อท (bot) ให้ดำเนินการแทนโดยอัตโนมัติ อย่างเช่น ผู้ใช้สร้างบ็อท ให้เปิดไฟล์ Excel ในเครื่อง เปิดหน้าเว็บไซต์ แล้วดึงข้อมูลจากไฟล์ Excel ไปกรอกบนหน้าเว็บไซต์ทีละแถว เป็นต้น อย่างไรก็ตาม RPA จำเป็นต้องอาศัยผู้ที่เป็นผู้พัฒนา (developer) ในการสร้างขั้นตอนการทำงานทีละขั้น และสั่งให้โปรแกรมที่ควบคุมคอมพิวเตอร์ให้ปฏิบัติตามในแต่ละขั้นตอน ซึ่งเป็นขึ้นตอนที่ตายตัว Agentic AI มีความแตกต่างจาก RPA โดยที่รับคำสั่งเป็นภาษามนุษย์ สร้างขั้นตอนที่จำเป็นได้ด้วยตัวของมันเอง และหากพบปัญหาก่อนที่จะไปถึงเป้าหมาย ก็จะค้นหาเส้นทางวิธีการอื่น เพื่อทำภารกิจให้สำเร็จ
        ในช่วงแรกๆของ Agentic AI มีบริษัท Anthropic ซึ่งสร้างโมเดล claude ได้ทำการสร้างเครื่องมือที่เรียกว่า computer use สามารถถ่ายภาพหน้าจอ และควบคุมเม้าส์และคีย์บอรด์ ให้ดำเนินการต่างๆบนคอมพิวเตอร์ได้ [1] หลังจากนั้นความสนใจเรื่อง Agentic AI ก็ได้เพิ่มขึ้นในวงการ AI
        องค์ประกอบของ Agentic AI มีอยู่ด้วยกันสามส่วน ได้แก่ ผู้ควบคุม (orchestrator) โมเดล (model) และ เครื่องมือ (tool) [2] ดังรูปที่ 1

        ผู้ควบคุมรับคำสั่งมาจากผู้ใช้งาน ซึ่งจะทำการติดต่อไปยังโมเดล แล้วอาศัยความรู้จากโมเดลในการปฏิบัติการ โดยส่วนใหญ่โมเดลจะเป็นโมเดลภาษา แต่อาจจะมี GenAI โมเดลอื่นประกอบด้วยเช่น โมเดลสร้างรูปภาพ ในระหว่างที่ Agentic AI  ทำงานจะมีการใช้เครื่องมือ ในการทำงาน task ต่างๆ เช่น ค้นหาค้นหาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตหรือฐานข้อมูลเฉพาะทาง เช่น Wikipedia ติดต่อไปยังแอพพลิเคชันบนเว็บ เพื่อให้ทำภารกิจเฉพาะบางอย่าง เช่น อาจจะมีการรู้จำภาษาจากภาพ หรือตกแต่งภาพ ในกรณีที่ปฏิบัติการเกี่ยวกับรูปภาพ ติดต่อเว็บไซต์ชำระเงินออนไลน์ ในกรณีที่ต้องมีการชำระเงิน เป็นต้น ซึ่งการตัดสินใจและควบคุมการทำงานนี้ถูกส่งผ่านมาจากผู้ควบคุม จนกระทั่งได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ การสั่งการจากผู้ควบคุมไปยังเคริ่องมือ ส่วนใหญ่จะเรียกใช้ Application Programming Interface (API) ซึ่งเป็นทางเชื่อมต่อระหว่างเซอร์เวอร์ (server) ที่เปิดให้บริการกับโปรแกรมที่เรียกใช้งาน
        ในกรณีตัวอย่างของคอร์สออนไลน์ที่สอนอยู่บน deeplearning.ai [3] ได้ยกตัวอย่างการเขียน essay ด้วย Agentic AI  ดังรูปที่ 2

        เริ่มต้นจากผู้ใช้งานระบุหัวข้อที่จะให้ AI เขียน ซึ่ง AI จะอาศัยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในการทำความเข้าใจคำสั่งในขั้นแรก ถัดไปคือการตั้งคำถามกลับมายังผู้ใช้งานว่าต้องการให้ค้นหาข้อมูลจากเว็บหรือไม่ ถ้าใช่ก็จะไปใช้เครื่องมือ web search ที่เป็นกล่องสีเขียวในรูป ถัดไป LLM  จะทำการเขียนฉบับร่างครั้งแรก ส่งต่อให้ผู้ใช้งานในการประเมินการเขียนว่าต้องปรับปรุงส่วนใด ซึ่งการเรียกร้องให้ผู้ใช้งานอ่าน อาศัยเครื่องมืออีกกล่องหนึ่ง หลังจากได้ข้อมูลป้อนกลับจากผู้ใช้งาน AI จะทำการปรับปรุงการเขียนต่อไป ในกระบวนการที่กล่าวมา อาจจะมีการย้อนกลับขึ้นไปทำขั้นข้างบนอีกหลายรอบได้
        ผู้เขียนขอยกตัวอย่างอีกตัวอย่างหนึ่ง คือการสร้างเนื้อหาเตรียมการเรียนการสอนในวิชาใดวิชาหนึ่ง ให้เหมาะกับผู้เรียน (personalized learning) สมมติว่าเรามีนักศึกษาอยู่กลุ่มหนึ่งลงวิชาเรียนที่เราจะสอนในเทอมหน้า เราจะใช้ Agentic AI  ในมาช่วยได้อย่างไร เพื่อปรับเนื้อหา เนื่องจากมีนักศึกษาหลายคน เราไม่อาจจะสร้างเนื้อหาที่เหมาะกับนักศึกษาเพียงคนเดียวได้ แต่ก็น่าจะสร้างเนื้อหาที่โดยเฉลี่ยแล้วเหมาะกับชั้นเรียนทั้งชั้นเรียนได้
        ในกรณีนี้ เราจำเป็นต้องมีข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับนักศึกษา อย่างเช่น นักศึกษาแต่ละคน ได้เกรดอะไร เรียนวิชาอะไรมาบ้าง แล้วส่งข้อมูลเหล่านี้ให้ Agentic AI  ในการวิเคราะห์ การที่ AI จะวิเคราะห์ได้จะต้องไปค้นหารายละเอียดของแต่ละวิชา ที่นักศึกษาแต่ละคนเรียนมา แล้วทำการวิเคราะห์ช่องว่างทางความรู้ที่จำเป็นต้องเสริมขึ้นมา จะเห็นว่าเป็นกระบวนการที่ผู้สอนที่เป็นมนุษย์ ไม่สามารถที่จะทำเองได้เนี่องจากจะใช้เวลานานมาก
        ในกระบวนการข้างต้น อาจจะต้องใช้ Agent หลายตัว (multi-agent) แต่ละตัวเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และอาจทำหน้าที่หลายอย่างไปพร้อมๆกัน เช่น Agent ตัวแรกดึงข้อมูลผลการเรียนนักศึกษา Agent ตัวที่สองทำการดึงเนื้อหารายวิชาแต่ละวิชา Agent ตัวที่สามทำการประเมินช่องว่างทางความรู้ และสุดท้าย LLM จะนำผลลัพธ์ต่างๆมาสร้างเป็นบทเรียน

        ตัวอย่างข้างบนมิได้มีการใช้งานจริง แต่เป็นเพียงแนวคิดที่ผู้เขียนคิดว่าอาจจะนำไปสร้างเป็นแอพพลิเคชันโดยเฉพาะได้

เอกสารอ้างอิง

1. Anthropic (2024). Introducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku. Oct 22, 2024. https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use
2. Wiesinger, J. et al. (2024). Agents. Google. September 2024.
3. Ng, A. (2025). Agentic AI . DeepLearning.AI.

        การบริหารจัดการโครงการวิจัย (Research Project Management) เป็นขั้นตอนสำคัญที่กำหนดความสำเร็จของโครงการ ตั้งแต่การกำหนดวัตถุประสงค์ การวางแผน การจัดการทรัพยากร ไปจนถึงการติดตามผลและการเผยแพร่ผลงาน หากการจัดการเป็นไปอย่างมีระบบและมีมาตรฐาน โครงการวิจัยจะไม่เพียงแต่ดำเนินการได้เสร็จสิ้นตามกรอบเวลาและงบประมาณ แต่ยังสามารถสร้างคุณค่าทางวิชาการและนำผลลัพธ์ไปใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริง

1. การวางแผนที่ชัดเจน (Clear Planning): การวางแผนที่เป็นระบบช่วยลดความไม่แน่นอนและสร้างแนวทางที่ชัดเจนในการดำเนินงาน

• • การกำหนดวัตถุประสงค์และคำถามวิจัยต้องสอดคล้องกับปัญหาที่แท้จริงและสภาพสังคม เศรษฐกิจ หรือชุมชน
  • การจัดทำแผนงานและ Timeline โดยใช้เครื่องมือ เช่น Gantt Chart (เป็นแผนผังที่ใช้แสดงกิจกรรม และ กำหนดเวลาในการดำเนินการเพื่อให้ทุกกิจกรรมสำเร็จตามแผน) หรือ Critical Path Method (CPM) คือ เทคนิคการบริหารโครงการที่ใช้วิเคราะห์และวางแผนกำหนดตารางเวลาโครงการ โดยระบุ “เส้นทางวิกฤต” (Critical Path) ซึ่งเป็นชุดของกิจกรรมที่กำหนดระยะเวลาโดยรวมของโครงการหากกิจกรรมใดบนเส้นทางนี้ล่าช้าก็จะส่งผลให้โครงการล่าช้าไปด้วย
  • การวางแผนงบประมาณต้องคำนึงถึงค่าใช้จ่ายตรงและค่าใช้จ่ายแฝง พร้อมเผื่อสำรองเพื่อรับมือสถานการณ์ไม่คาดคิด

ข้อปฏิบัติที่ดี: มีการกำหนด Milestone ทุกไตรมาส เพื่อวัดความก้าวหน้าและลดความเสี่ยงจากการล่าช้า

2. การจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ (Effective Resource Management) ซึ่งทรัพยากรที่สำคัญในงานวิจัย ได้แก่ บุคลากร งบประมาณ เวลา และเครื่องมือวิจัย

• • บุคลากร – กำหนดบทบาทหน้าที่ที่ชัดเจน (เช่น Principal Investigator, Co-Investigator, Research Assistant)
  • งบประมาณ – มีการกระจายงบประมาณตามกิจกรรมและมีระบบอนุมัติที่โปร่งใส
  • เครื่องมือและวัสดุ – จัดเตรียมให้เพียงพอต่อการดำเนินงาน โดยมีการบำรุงรักษาและตรวจสอบคุณภาพ

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำคู่มือปฏิบัติการโครงการ (Project Handbook) สำหรับทีมงาน เพื่อให้ทุกคนเข้าใจขั้นตอนเดียวกัน

3. การติดตามและประเมินผล (Monitoring & Evaluation) การติดตามช่วยให้ผู้บริหารโครงการสามารถควบคุมคุณภาพและแก้ไขปัญหาได้ทันท่วงที

• • รายงานความก้าวหน้า – กำหนดรอบรายงาน เช่น ทุก 3 หรือ 6 เดือน
  • การประเมินเทียบกับเป้าหมาย – ใช้ตัวชี้วัด (KPI) เช่น จำนวนบทความที่ตีพิมพ์ ผลงานนำไปใช้จริง หรือการสร้างเครือข่ายวิจัย
  • การประกันคุณภาพ – ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การอ้างอิง และการปฏิบัติตามหลักจริยธรรมวิจัย

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดประชุมคณะผู้วิจัยเป็นประจำ เพื่อทบทวนผลลัพธ์และแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น

4. การบริหารความเสี่ยง (Risk Management) เช่น ความล่าช้า งบประมาณไม่เพียงพอ หรือการเปลี่ยนแปลงนโยบาย

• • การวิเคราะห์ความเสี่ยง – ระบุปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
  • การจัดทำแผนสำรอง (Contingency Plan) – เตรียมแนวทางแก้ไข เช่น ปรับตารางเวลา หรือหาทุนสนับสนุนเพิ่มเติม
  • การติดตามและทบทวนความเสี่ยง – ปรับปรุงแผนการจัดการความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำ Risk Register เพื่อบันทึก ปรับปรุง และจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยง

5. การจัดการเอกสารและการสื่อสาร (Documentation & Communication) ที่มีประสิทธิภาพเป็นรากฐานของความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ

• • การจัดเก็บเอกสาร เช่น ข้อเสนอโครงการ รายงานการประชุม เอกสารเบิกจ่าย
  • การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ – จัดเก็บในระบบดิจิทัล เช่น Research Information Management System (RIMS) หรือ Institutional Repository
  • การสื่อสารทั้งภายในทีมและกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างสม่ำเสมอ

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำรายงานสรุปสำหรับผู้บริหาร (Executive Summary) เพื่อให้เข้าใจสาระสำคัญอย่างรวดเร็ว

6. การเผยแพร่และการนำไปใช้ประโยชน์ (Dissemination & Utilization) ซึ่งความสำเร็จของโครงการวิจัยวัดได้จากการนำผลงานไปใช้จริง

• • การเผยแพร่เชิงวิชาการ – ตีพิมพ์บทความในวารสารวิชาการหรือเสนอผลงานในการประชุมวิชาการ
  • การเผยแพร่สู่สาธารณะ – ผ่านเว็บไซต์ รายงานสรุป หรือ Workshop
  • การนำผลลัพธ์ไปใช้ประโยชน์ในเชิงนโยบาย การพัฒนาชุมชน หรือเชิงพาณิชย์

        ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำ Policy Brief สำหรับผู้กำหนดนโยบาย เพื่อเชื่อมโยงผลงานวิจัยกับการตัดสินใจเชิงนโยบาย

        การบริหารจัดการโครงการวิจัยที่มีประสิทธิภาพไม่เพียงแต่ช่วยให้โครงการเสร็จสิ้นตามแผน แต่ยังช่วยยกระดับคุณภาพงานวิจัย เพิ่มความน่าเชื่อถือ และสร้างผลลัพธ์ที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง ข้อปฏิบัติที่ดีทั้ง 6 ด้าน คือ การวางแผน การจัดการทรัพยากร การติดตามและประเมินผล การจัดการความเสี่ยง การจัดทำเอกสารและสื่อสาร และการเผยแพร่ผลงาน ล้วนเป็นรากฐานที่ทำให้โครงการวิจัยบรรลุวัตถุประสงค์อย่างยั่งยืน

เอกสารอ้างอิง

1. ศุภมาส ชุมแก้ว (2564). การปฏิบัติที่ดีในการบริหารโครงการและหน่วยการวิจัย. วารสาร  การวัด ประเมินผล สถิติ และการวิจัยทางสังคมศาสตร์, 2(1), 1-16. แหล่งที่มา https://sotci-thaijo.org/index.php/mesr/article/download/253442/169720 สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
2. Gantt Chart ทำง่าย ได้ประโยชน์. (2568). แหล่งที่มา https://www.si.mahidol.ac.th/th/division/um/admin/download_files/42_48_1pdf สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
3. เทคนิค CPM : Critical Path Method กับการเพิ่มผลิตภาพกระบวนการ. (2568). แหล่งที่มา https://www.ftpi.or.th/download/seminar-file/CPM.pdf สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
4. Research Management in Health & Health Systems Research. (2560). แหล่งที่มา https://kb.hsri.or.th/dspace/bitstream/handle/11228/4658/ResearchManager-watchara2.pdf?sequence=1&isAllowed=y สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568

 
         สถานการณ์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ของเด็กและเยาวชนทั่วโลกกำลังกลายเป็นประเด็นที่น่ากังวลเป็นอย่างยิ่ง ซึ่งจะพิจารณาได้จากข้อมูลล่าสุดที่ระบุว่าเด็กและเยาวชนกว่า 70% ต้องเผชิญกับความเสี่ยงทางไซเบอร์อย่างน้อยปีละหนึ่งครั้ง โดยจะเป็นการกลั่นแกล้งทางออนไลน์ (cyberbullying) การหลอกลวง (scam) หรือการเข้าถึงเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม เพราะข้อมูลเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงโลกดิจิทัลที่แม้จะเปิดโอกาสใหม่เกี่ยวกับการเรียนรู้และการสื่อสาร แต่ก็เต็มไปด้วยความเสี่ยงที่ส่งผลต่อสุขภาวะของเด็กโดยตรง กล่าวเฉพาะในบริบทของประเทศไทย ปัญหานี้มีความรุนแรงมาก โดยตัวเลขล่าสุดระบุว่า 41% ของเด็กไทย เคยถูกกลั่นแกล้งทางออนไลน์ ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศอื่น ๆ (39%) และจัดอยู่ในกลุ่มประเทศที่มีความเสี่ยงสูงด้านความปลอดภัยทางออนไลน์สำหรับเด็ก ทั้งนี้ ปัญหานี้ไม่ได้ส่งผลเฉพาะต่อสุขภาพจิต เช่น ภาวะเครียด วิตกกังวล หรือซึมเศร้า แต่ยังส่งผลต่อความสัมพันธ์กับครอบครัวและเพื่อน ตลอดจนผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน จึงทำให้ประเด็นนี้ควรถูกหยิบยกเป็นวาระสำคัญในเชิงนโยบายการศึกษาและการพัฒนาเยาวชน ฉะนั้น เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ องค์กรต่าง ๆ ในประเทศไทย เช่น สำนักงานกองทุนสนับสนุนการสร้างเสริมสุขภาพ (สสส.) สมาคมวิทยุและสื่อเพื่อเด็กและเยาวชน (สสดย.) และสำนักงานคณะกรรมการสุขภาพแห่งชาติ (สช.) จึงได้จัดประชุมและได้ชี้ชัดว่า หากเยาวชนขาด ทักษะรู้เท่าทันสื่อ (Media and Information Literacy – MIL) ก็จะไม่สามารถแยกแยะข้อมูลจริงออกจากข้อมูลเท็จหรือข้อมูลที่ถูกปรุงแต่งเพื่อหวังผลทางการค้าและการหลอกลวงได้ พร้อมกันนี้ ผลลัพธ์ที่จะตามมาคือการตกเป็นเป้าหมายของภัยทางออนไลน์ เช่น การถูกชักจูงไปสู่การพนันออนไลน์ การติดเกม หรือการบริโภคสินค้าที่ไม่ปลอดภัย เช่น บุหรี่ไฟฟ้าที่โฆษณาแฝงในสื่อออนไลน์ โดยปัญหาเหล่านี้ไม่เพียงแต่บั่นทอนสุขภาพกายและจิต แต่ยังส่งผลกระทบเชิงสังคม เช่น ความขัดแย้งและพฤติกรรมก้าวร้าวในครอบครัว
        สรุปแล้ว เพื่อจะให้เกิดความปลอดภัยทางไซเบอร์ต่อเด็กและเยาวชนไทย ที่ประชุมจึงได้นำเสนอถึงแนวทางเพื่อการรับมือกับวิกฤตดังกล่าวดังนี้ 1. การสร้างความรอบรู้ด้านดิจิทัล (Digital Literacy) และทักษะรู้เท่าทันสื่อในทุกระดับของการศึกษา 2. การบูรณาการภาคีเครือข่าย ทั้งภาครัฐ เอกชน และภาคประชาสังคม ในการออกแบบนโยบายและระบบคุ้มครองเด็ก 3. การพัฒนานโยบายสาธารณะแบบมีส่วนร่วม ผ่านเวทีสมัชชาสุขภาพแห่งชาติ เพื่อให้เสียงของประชาชนถูกนำไปสู่การกำหนดนโยบาย และ 4. การบังคับใช้กฎหมายที่มีประสิทธิภาพ ควบคู่ไปกับความร่วมมือจากแพลตฟอร์มออนไลน์ เพื่อจัดการกับภัยคุกคามอย่างทันท่วงที ดังนั้น ความปลอดภัยทางไซเบอร์นี้จึงไม่ใช่เป็นเพียงประเด็นเสริม แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพการศึกษา สุขภาวะ และความเป็นอยู่ที่ดีของเด็กไทย จึงจำเป็นที่สุดที่จะต้องมีการสร้างความร่วมมือกันอย่างจริงจังจากทุกภาคส่วนเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่ปลอดภัยและยั่งยืนสำหรับอนาคตของชาติต่อไป

บรรณานุกรม
– DQ Institute. (2023). Child Online Safety Index (COSI) Report 2023. https://www.dqinstitute.org.
– Thailandplus. (2025, July 17). น่าห่วง! เด็ก-เยาวชนทั่วโลก 70% เผชิญความเสี่ยงทางไซเบอร์อย่างน้อยปีละ 1 ครั้ง เด็กไทยหนักสุด 41% ถูกกลั่นแกล้งทางออนไลน์สูงกว่าชาติอื่น. https://www.thailandplus.com.
– The Nation Thailand. (2025, April 5). Millions of Thais fall victim to online scams. https://www.nationthailand.com/news/general/40046127.

        งานวิจัยนี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาประสิทธิภาพของกระบวนการหล่อทรายด้วยแรงโน้มถ่วง ซึ่งเป็นเทคนิคที่ได้รับความนิยมและถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมการผลิตชิ้นส่วนท่อประปา เนื่องจากสามารถผลิตชิ้นงานโลหะได้ในปริมาณมากและมีต้นทุนที่คุ้มค่า อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่พบบ่อยคือการเกิดข้อบกพร่องทั้งภายในและบนพื้นผิวชิ้นงาน เช่น การเกิดโพรงอากาศ รอยแตกร้าว และการแข็งตัวที่ไม่สม่ำเสมอ ซึ่งส่งผลต่อคุณภาพและความแข็งแรงของผลิตภัณฑ์

        เพื่อตอบโจทย์ปัญหาดังกล่าว งานวิจัยนี้ได้นำวิธีการคำนวณพลศาสตร์ของไหล (Computational Fluid Dynamics: CFD) มาประยุกต์ใช้ร่วมกับซอฟต์แวร์ FLOW-3D CAST โดยใช้วิธี Volume of Fluid (VOF) ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการไหลของโลหะหลอมตั้งแต่ขั้นตอนการเท การกระจายตัวในแม่พิมพ์ ไปจนถึงการแข็งตัวและการเย็นตัวของชิ้นงาน ผลการจำลองพบว่าการออกแบบและการกำหนดตำแหน่งของรันเนอร์ และสปรู ที่เหมาะสมมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งต่อการลดความสูญเสีย ป้องกันการเกิดข้อบกพร่อง และเพิ่มคุณภาพของการหล่อโลหะ
        การควบคุมอุณหภูมิการตกผลึก รวมถึงการบริหารจัดการช่วงเวลาการแข็งตัวที่สำคัญระหว่าง 100–600 วินาที ถูกระบุว่าเป็นปัจจัยหลักที่มีผลต่อคุณภาพชิ้นงานและประสิทธิภาพของกระบวนการ โดยการเทที่อุณหภูมิ 1550 °C ภายในเวลาเพียง 20 วินาที ส่งผลต่อกระบวนการแข็งตัวที่ใช้เวลารวมประมาณ 740 วินาที ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้กำหนดเงื่อนไขการผลิตที่เหมาะสมได้

คำอธิบายรายละเอียดของรูปที่ 2 ( a – d)

(a) เวลา 5 วินาที: แสดงการเริ่มต้นของการไหล โลหะหลอมที่มีอุณหภูมิสูงสุด ~1550 °C ไหลเข้าจากทางสปรู (Sprue)

(b) เวลา 10 วินาที: โลหะหลอมเริ่มกระจายไปตามทางวิ่ง (runner) และเข้าสู่โพรงแบบหล่อ แต่ยังคงมีความแตกต่างของอุณหภูมิในบางจุด

(c) เวลา 15 วินาที: พบความแตกต่างของอุณหภูมิสูง (~200 °C) ระหว่างจุดร้อนและจุดเย็นในแม่พิมพ์ ทำให้เกิดความเสี่ยงของการแข็งตัวไม่สม่ำเสมอ

(d) เวลา 20 วินาที: บริเวณปลายสุดของโพรงแม่พิมพ์มีอุณหภูมิต่ำสุด (1350–1380 °C) ซึ่งอาจเป็นจุดเสี่ยงต่อการเกิดข้อบกพร่อง เช่น การเกิดโพรงอากาศ (porosity) หรือ cold shut

        งานวิจัยนี้ยังมีคุณค่าอย่างยิ่งต่อการเรียนการสอนในรายวิชาต่าง ๆ ของ สถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ (IL) เนื่องจากเป็นตัวอย่างของการบูรณาการองค์ความรู้ด้านวิศวกรรม การคำนวณเชิงตัวเลข และการใช้ซอฟต์แวร์จำลองขั้นสูง เข้ากับการออกแบบและการแก้ปัญหาในสถานการณ์จริง จากวิชา ILSE 617 Emerging Technology for Learning สามารถเรียนรู้การใช้ซอฟต์แวร์จำลองเพื่อวิเคราะห์การไหลของของไหลและการถ่ายเทความร้อน ฝึกการคิดวิเคราะห์เชิงระบบ และพัฒนาทักษะด้านการออกแบบเชิงวิศวกรรม (Engineering Design) ซึ่งสอดคล้องกับการจัดการเรียนการสอนเชิงนวัตกรรมที่ IL ให้ความสำคัญ

        ในมิติของการเชื่อมโยงกับ เป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs) งานวิจัยนี้ตอบสนองต่อหลายประเด็นสำคัญ ได้แก่

• SDG 4 การศึกษาที่มีคุณภาพ โดยนำผลวิจัยมาใช้เป็นสื่อการเรียนการสอนเชิงปฏิบัติการในรายวิชาด้านวิศวกรรมและนวัตกรรมการเรียนรู้
• SDG 9 อุตสาหกรรม นวัตกรรม และโครงสร้างพื้นฐาน ผ่านการพัฒนากระบวนการผลิตที่มีคุณภาพ ลดข้อบกพร่อง และสร้างมูลค่าเพิ่ม
• SDG 12 การผลิตและการบริโภคที่ยั่งยืน โดยลดการสูญเสียและการใช้ทรัพยากรเกินจำเป็นผ่านการนำชิ้นงานที่มีตำหนิกลับมาใช้ใหม่และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต
• SDG 13 การรับมือการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ด้วยการปรับปรุงกระบวนการผลิตให้ลดพลังงานสิ้นเปลืองและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

        ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงไม่เพียงแต่มีคุณค่าทางวิชาการและอุตสาหกรรมเท่านั้น แต่ยังเป็นตัวอย่างเชิงรูปธรรมของการบูรณาการงานวิจัยเข้ากับการเรียนการสอน และการสนับสนุนเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนในระดับโลก ซึ่งเหมาะสมอย่างยิ่งต่อการนำไปใช้ประโยชน์โดยตรงในรายวิชาของสถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ และเป็นฐานต่อยอดสำหรับการวิจัยและการพัฒนาเชิงบูรณาการต่อไปในอนาคต

อ้างอิง
Namchanthra, S., Phirommark, P., Phengpom, T., Priyadumkol, J., Wijitdamkerng, W., Chookaew, W., Suvanjumrat, C., & Promtong, M. (2025). Numerical analysis of molten iron flow and heat transfer in plumbing casting defect detection using split tracking approach. Case Studies in Thermal Engineering, 72, 106287. https://doi.org/10.1016/j.csite.2025.106287

        ในปี ค.ศ. 1986 Lee Shulman แห่ง Stanford University ได้นำเสนอแนวคิดเกี่ยวกับการพัฒนาวิชาชีพครู โดยระบุว่า ความรู้ที่สำคัญมากสำหรับครูที่จะก้าวสู่การเป็นครูมืออาชีพ คือ ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอน (Pedagogical Content Knowledge: PCK) ซึ่งเกิดจากการบูรณาการองค์ความรู้ 2 อย่างเข้าด้วยกัน คือ ความรู้ในเนื้อหา (Content Knowledge: CK) กับความรู้เกี่ยวกับวิธีสอน (Pedagogical Knowledge: PK) เข้าด้วยกันจนเกิดเป็นองค์ความรู้ใหม่ที่เรียกว่า ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอน (PCK) แนวคิดเกี่ยวกับ PCK ได้รับการยอมรับในวงการศึกษาโดยเฉพาะอย่างยิ่งครุศึกษา (teacher education) ในการผลิตครูก่อนประจำการ (pre-service teachers) และครุพัฒนา (teacher professional development) ในการพัฒนาครูประจำการ (in-service teachers) ในโรงเรียนและสถานกศึกษาในระดับการศึกษาต่าง ๆ นอกจากนั้น แนวคิดเกี่ยวกับ PCK ยังทำให้เกิดงานวิจัยเกี่ยวกับ PCK ขึ้นจำนวนมากในหลากหลายสาขาวิชาและระดับการศึกษา
        ต่อมาในปี ค.ศ. 2006 Punya Mishra และ Matthew Koehler แห่ง Michigan State University ได้นำเสนอแนวคิดเพิ่มเติมว่า ในยุคศตวรรษที่ 21 ที่มีความเจริญก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ครูจำเป็นต้องมีองค์ความรู้อีกอย่างหนึ่งที่สำคัญก็คือ ความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยี (Technological Knowledge: TK) ซึ่งเมื่อผนวกความรู้ TK นี้เข้ากับ PCK แล้วจะเกิดเป็นองค์ความรู้ใหม่ที่เรียกว่า ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยี (Technological, Pedagogical and Content Knowledge: TPACK) แสดงได้ดังแผนภาพ 1

        จากแผนภาพ 1 จะเห็นได้ว่า ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยี (TPACK) เกิดจากความรู้องค์ประกอบที่สำคัญ 3 อย่างที่มีความสัมพันธ์กัน และก่อให้เกิดความสัมพันธ์ 6 รูปแบบด้วยกัน ได้แก่
        1. ความรู้ด้านเทคโนโลยี (Technological Knowledge : TK) คือ ผู้สอนสามารถค้นหาเทคโนโลยีที่เหมาะสมกับสไตล์การสอนของตนเอง ผู้สอนสามารถใช้เครื่องมือในการกระตุ้นผู้เรียนให้เกิดความกระตือรือร้นและสนุกกับการเรียนในระยะแรก หลังจากนั้นให้ผู้สอนเปลี่ยนแอปพลิเคชันอยู่เสมอ เพื่อไม่ให้เกิดความเบื่อหน่าย เนื่องด้วยแต่ละแอปพลิเคชันจะมีข้อดีและข้อเสียแตกต่างกัน
        2. ความรู้ด้านเนื้อหา (Content Knowledge : CK) คือ สาระ ความรู้เนื้อหาองค์ประกอบสำคัญทั้งหมดที่จะทำให้ผู้เรียนบรรลุได้ตามผลการเรียนรู้ ซึ่งต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านเนื้อหาของผู้สอนเป็นอย่างมาก
        3. ความรู้ด้านวิธีการสอน (Pedagogical Knowledge : PK) คือ ความรู้ด้านกระบวนการ วิธีสอน กลยุทธ์ในการถ่ายทอดความรู้ไปสู่ผู้เรียนและวิธีการจัดการเรียนรู้ที่หลากหลาย
        4. ความรู้ด้านเทคโนโลยีเพื่อวิธีสอน (Technological Pedagogical Knowledge : TPK) ตัวอย่างเช่น การใช้ YouTube โดยผู้สอนจะต้องมีความรู้ด้านเทคนิควิธีสอนและการเรียนรู้ที่มีการเปลี่ยนแปลงไปตามเทคโนโลยี
        5. ความรู้ด้านเทคโนโลยีเพื่อเนื้อหา (Technological Content Knowledge : TCK) ตัวอย่างเช่น การใช้ Google โดยผู้สอนจำเป็นต้องมีความรู้ ความเข้าใจการใช้เทคโนโลยีที่หลากหลายและเหมาะสมกับเนื้อหา
        6. ความรู้ด้านเนื้อหาผสานวิธีสอน (Pedagogical Content Knowledge : PCK) คือ ความรู้เกี่ยวกับการบูรณาการระหว่างความรู้ด้านเนื้อหากับความรู้ด้านการสอนในการสอนเนื้อหาเฉพาะเรื่องเพื่อช่วยให้ผู้เรียนเกิดการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (ขจรศักดิ์ บัวระพันธ์ และจิรัฐิติกาล พิมพ์วิชัย, 2564)
        จากกรอบแนวคิด TPACK จะเห็นว่า เมื่อพิจารณาในบริบทของการจัดการเรียนรู้วิชาคณิตศาสตร์ ครูผู้สอนคณิตศาสตร์ควรพิจารณาประยุกต์ใช้กรอบแนวคิดความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยีมาเป็นกรอบแนวคิดในการจัดการเรียนรู้ โดยควรมีความรู้ความเข้าใจและตระหนักถึงความสำคัญในการเลือกใช้เทคโนโลยีช่วยการเรียนรู้ (TK) ที่เหมาะสมกับวิธีสอน/กิจกรรมการเรียนรู้ (PK) และเนื้อหาที่ต้องการสอน (CK) โดยคำนึงถึงความเหมาะสมกับบริบทของผู้เรียนและธรรมชาติของวิชาด้วย อนึ่ง วิชาคณิตศาสตร์นั้นมีธรรมชาติของวิชาที่เน้นกระบวนการแก้ปัญหาโดยใช้ความรู้ทางวิทยาศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งตรงส่วนนี้ครูผู้สอนคณิตศาสตร์สามารถทำได้เป็นอย่างดีแล้ว อย่างไรก็ตาม ครูผู้สอนคณิตศาสตร์อาจยังไม่ได้นำสถานการณ์ต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวันของผู้เรียนมาใช้ในการจัดการเรียนรู้วิชาคณิตศาสตร์เท่าที่ควรเนื่องจากเนื้อหาของวิชาคณิตศาสตร์ค่อนข้างเป็นนามธรรมและครูผู้สอนคณิตศาสตร์ยังไม่สามารถเชื่อมโยงเนื้อหาเข้ากับสถานการณ์ต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นอย่างเป็นรูปธรรมได้ 
        บทความนี้ ผู้เขียนขอนำเสนอขั้นตอนการจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์เชิงปัญหาเป็นฐานเพื่อให้ครูผู้สอนคณิตศาสตร์หรือในสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องนำไปประยุกต์ใช้ในการจัดการเรียนรู้ได้อย่างเหมาะสม การจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์เชิงปัญหาเป็นฐานประกอบด้วย 7 ขั้นตอน (Sorntachoti & Buaraphan, 2024) โดยมีคำอธิบายแต่ละขั้นตอนดังนี้ 
        ขั้นตอนที่ 1 การแนะนำสถานการณ์ในบริบทเป้าหมาย 
        ผู้สอนสำรวจความรู้เดิมของนักเรียนเพื่อให้เกิดความมั่นใจว่า นักเรียนจะมีความรู้พื้นฐานเพียงพอต่อการเรียนเนื้อหาใหม่ จากนั้นผู้สอนนำเข้าสู่บทเรียนโดยนำเสนอสถานการณ์ในบริบทรอบตัวนักเรียนที่อยู่ในชีวิตจริง ทันสมัย มีความน่าสนใจ เชื่อมโยงกับความรู้เดิมที่นักเรียนและเนื้อหาของบทเรียน
        ขั้นตอนที่ 2 การระบุปัญหาในสถานการณ์ 
         นักเรียนแบ่งกลุ่ม กลุ่มละ 4-6 คน แล้วร่วมกันระดมสมองเพื่อระบุปัญหาในสถานการณ์ที่ผู้สอนนำเสนอ โดยเป็นปัญหาที่นักเรียนสนใจหาคำตอบ การระบุปัญหาอาจทำได้มากกว่าหนึ่งปัญหา  ก็ได้ แต่สุดท้ายนักเรียนควรเลือกปัญหาที่กลุ่มได้ตกลงร่วมกันเป็นปัญหาของกลุ่ม ผู้สอนควรชี้แนะให้นักเรียนระบุปัญหาที่มีความสร้างสรรค์แปลกใหม่ น่าสนใจ ก่อให้เกิดความรู้ใหม่ โดยเชื่อมโยงกับเนื้อหาของบทเรียน
        ขั้นตอนที่ 3 การวางแผนเพื่อแก้ปัญหา 
        นักเรียนแต่ละกลุ่มร่วมกันศึกษาค้นคว้าเพื่อทำความเข้าใจปัญหาในสถานการณ์ที่กำหนดให้ เช่น การสำรวจข้อมูลจากแหล่งการเรียนรู้ต่าง ๆ การศึกษาใบความรู้ เป็นต้น จากนั้นนำความรู้ที่ได้มาออกแบบการแก้ปัญหาโดยอาศัยความรู้ทางคณิตศาสตร์ในเนื้อหาของบทเรียน
        ขั้นตอนที่ 4 การแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์ 
        นักเรียนแต่ละกลุ่มร่วมกันดำเนินการแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์ตามแผนที่ได้ออกแบบไว้ โดยผู้สอนอาจให้นักเรียนแก้ปัญหาจากใบกิจกรรม ใบงาน โดยให้นักเรียนนำข้อมูล มาวิเคราะห์ แปลผล สรุปผล และนำเสนอผลที่ได้เป็นสารสนเทศรูปแบบต่าง ๆ เช่น บรรยายสรุป สร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ พิสูจน์กฎ ทฤษฎี หลักเกณฑ์ ฯลฯ 
        ขั้นตอนที่ 5 การสร้างความรู้และนำเสนอ 
        นักเรียนแต่ละกลุ่มร่วมกันสังเคราะห์ความรู้ที่ได้จากการแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์โดยเชื่อมโยงกับความรู้เดิม โดยอาจนำเสนอเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์หรือข้อสรุปทางคณิตศาสตร์ แล้วนำเสนอความรู้ต่อเพื่อนร่วมชั้นและครูผู้สอน
        ขั้นตอนที่ 6 การประยุกต์ใช้ความรู้ 
        นักเรียนนำความรู้ที่ได้ประยุกต์ใช้ในบริบทใหม่ที่ใกล้เคียงกับบริบทเดิมเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อตนเองและสังคม อันจะเป็นการขยายความรู้ให้กว้างขวางมากยิ่งขึ้น และทำให้การเรียนรู้เป็นไปอย่างมีความหมาย เนื่องจากนักเรียนได้เรียนสิ่งที่เชื่อมโยงกับบริบทของตนเอง
        ขั้นตอนที่ 7 การสรุปและประเมินผล 
        นักเรียนและผู้สอนร่วมกันสรุปความรู้และประสบการณ์สำคัญที่ควรได้จากบทเรียน รวมทั้งประเมินผลการเรียนรู้ด้วยวิธีการต่าง ๆ เช่น การทดสอบหลังเรียน การตรวจผลงาน การสังเกตพฤติกรรม เพื่อให้เกิดความมั่นใจว่า นักเรียนบรรลุจุดประสงค์การเรียนรู้ที่กำหนดไว้
        ซึ่งในทุกขั้นตอน ครูผู้สอนควรพิจารณาเลือกใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสมมาเป็นส่วนหนึ่งของกิจกรรมการเรียนรู้หรือช่วยในการจัดการเรียนรู้ของครูผู้สอน หรือในการเรียนรู้ของผู้เรียน เช่น การทดสอบความรู้เดิมก่อนเรียน (prior knowledge) โดยใช้แอปพลิเคชัน Kahoot หรือ Quizizz การนำเสนอสถานการณ์โดยใช้คลิปวิดีทัศน์ YouTube หรือ Animation การเรียนรู้ผ่าน simulation เช่น PhET การเรียนรู้ผ่าน AR (Augmented Reality) หรือ VR (Virtual Reality) การระดมความคิดโดยใช้กระดาน Padlet การส่งงานโดยใช้ Google Forms, Line, Facebook การนำเสนอโดยใช้ Keynote หรือ Canva การซักถามก่อนออกจากห้องเรียนโดยใช้ Slido เป็นต้น

        ผู้เขียนเชื่อเป็นอย่างยิ่งว่า หากครูผู้สอนคณิตศาสตร์ได้ศึกษาและทำความเข้าใจกรอบแนวคิดความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยี อีกทั้งการจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์เชิงปัญหาเป็นฐาน 7 ขั้นตอนดังที่ได้นำเสนอไปแล้วข้างต้นนั้น ท่านจะมองเห็นแนวทางการพัฒนาการจัดการเรียนรู้วิชาคณิตศาตร์ให้ดียิ่งขึ้น ซึ่งจะก่อให้เกิดประโยชน์ต่อการพัฒนาคุณภาพการจัดการเรียนรู้ที่นำไปสู่การพัฒนาคุณภาพการเรียนรู้ของผู้เรียนในวิชาคณิตศาสตร์ที่สูงขึ้นต่อไปเพื่อมุ่งสู่ประโยชน์สูงสุดของประเทศชาติ คือ การพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ของประเทศที่มีคุณภาพเพียงพอต่อการดำรงชีวิตและการประกอบอาชีพ นอกจากนั้นยังสามารถแข่งขันกับประเทศอื่น ๆ ในโลกยุคศตวรรษที่ 21 นี้ได้เป็นอย่างดี

การสืบค้นงานวิจัยฉบับเต็ม:
Sorntachoti, K. & Buaraphan, K. (2024). The development of situational problem-based learning model integrated with technological pedagogical and content knowledge in teaching mathematics for grade 10 students. AIP Conference Proceedings, 3024(1), 050045-1–050045-9

เอกสารอ้างอิง
Mishra, P. & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054. https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x

Shulman, L. S. (1986). Those who understand: Knowledge growth in teaching. Educational Researcher, 15(2), 4–14 https://www.jstor.org/stable/1175860

 Sorntachoti, K. & Buaraphan, K. (2024). The development of situational problem-based learning model integrated with technological pedagogical and content knowledge in teaching mathematics for grade 10 students. AIP Conference Proceedings, 3024(1), 050045-1–050045-9.

ขจรศักดิ์ บัวระพันธ์ และจิรัฐิติกาล พิมพ์วิชัย. (2564). เอกสารประกอบการอบรม Designing TPACK-OBE based course for the 21st Century. เรียบเรียงโดยทีม CELT สถาบันการเรียนรู้ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี.

        การจัดการเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐาน (Phenomenon-based Learning: PhenoBL) เป็นแนวคิดเกี่ยวกับการจัดการเรียนรู้ภายใต้แนวคิดการสร้างองค์ความรู้ด้วยในตนเอง (Constructivism) ที่ริเริ่มในประเทศฟินแลนด์ตั้งแต่ปี ค.ศ. 2016 ซึ่งผ่านการคิดค้น พัฒนา และทดลองใช้ในบริบทการศึกษาของประเทศฟินแลนด์เพื่อยกระดับคุณภาพของการเรียนการสอนในระดับปฐมวัย ประถมศึกษา และมัธยมศึกษา โดยมุ่งเน้นให้ผู้เรียนสร้างองค์ความรู้ด้วยตนเองผ่านกระบวนการคิด (thinking processes) กระบวนการทางปัญญา (cognitive processes) และการลงมือปฏิบัติ รวมทั้งการสร้างสรรค์ชิ้นงานตามความสนใจของผู้เรียนเพื่อพัฒนาทักษะหลักและทักษะทางสังคม โดยผู้เรียนมีบทบาทหลักในการเรียนรู้ร่วมกับผู้อื่น ได้สร้างแรงบันดาลใจในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง โดยใช้ความรู้สาระวิชาต่าง ๆ มาบูรณาการผ่านกระบวนการคิดและกระบวนการสืบเสาะหาความรู้จนนำไปสู่ความเข้าใจในปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นจริงจนเกิดองค์ความรู้ที่มีความหมายและยั่งยืนสำหรับผู้เรียน (Mattila & Silander, 2015)

ภาพที่ 1 การเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐานของนักเรียนในภาคสนาม
ที่มา: https://www.eealliance.org/phenomenon-based-learning.html

        การจัดการเรียนรู้ภายใต้แนวคิดการสร้างองค์ความรู้ด้วยในตนเองอีกเทคนิคหนึ่งที่มีความน่าสนใจก็คือ การจัดการเรียนรู้แบบวิทยาศาสตร์  เทคโนโลยี และสังคม (Science, Technology and Society: STS) (Yager, 1995) เป็นแนวคิดในการจัดการเรียนรู้ที่เน้นกระบวนการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นจริงในชีวิตของผู้เรียน โดยพยายามเชื่อมโยงความรู้ทางวิทยาศาสตร์ที่เป็นเป้าหมายของบทเรียนกับมิติทางเทคโนโลยีและสังคมที่ปรากฏในชีวิตจริงของผู้เรียน ซึ่งผู้เรียนต้องใช้แนวคิดและกระบวนการต่าง ๆ มากมายเป็นพื้นฐานในการแก้ปัญหาที่มีความซับซ้อนนั้น ๆ การจัดการเรียนรู้แบบวิทยาศาสตร์  เทคโนโลยี และสังคม เริ่มต้นด้วยสถานการณ์ปัญหาในชีวิตจริงของผู้เรียน แล้วให้ผู้เรียนฝึกระบุปัญหา ตั้งคำถาม/ประเด็น แล้วลงมือปฏิบัติเพื่อพัฒนาความรู้ความเข้าใจและทักษะกระบวนการพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ที่จำเป็นในการแก้ปัญหานั้น ๆ ผู้สอนต้องส่งเสริมให้ผู้เรียนฝึกฝนการวิเคราะห์และประยุกต์ใช้แนวคิดและกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ในสถานการณ์จริง ซึ่งส่งผลให้ผู้เรียนสามารถเชื่อมโยงกระบวนการเรียนรู้ในห้องเรียนกับสถานการณ์จริงในท้องถิ่นของผู้เรียนได้ จนทำให้นักเรียนตระหนักว่า แนวคิดและกระบวนการทางวิทยาศาสตร์นั้นมีประโยชน์นำไปใช้ในการแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นในชีวิตจริงได้  โดยครูแสดงบทบาทเป็นผู้อำนวยความสะดวกในการเรียนรู้  (learning facilitator) มากกว่าจะเป็นแหล่งความรู้สำหรับผู้เรียน การจัดการเรียนรู้แบบวิทยาศาสตร์  เทคโนโลยี และสังคม ทำให้ผู้เรียนมีทั้งความรอบรู้ในเนื้อหาวิชา  และเพิ่มพูนความสามารถในการใช้ทักษะ  กระบวนการ  ผู้เรียนจะพัฒนาทั้งความคิดสร้างสรรค์  เจตคติต่อวิทยาศาสตร์  ได้ใช้แนวคิดทางวิทยาศาสตร์และกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ในชีวิตประจำวัน  และกล้าตัดสินใจด้วยตนเอง  (NSTA, 1993)

ในบทความนี้ ผู้เขียนนำเสนอองค์ความรู้ที่เกิดจากการเชื่อมโยงการจัดการเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐานที่เชื่อมโยงกับประเด็นทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสังคม (STS-PhenoBL) เพื่อส่งเสริมทักษะการแก้ปัญหา เรื่อง ธรณีพิบัติภัย ของนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 โดยจากทบทวนวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง ผู้เขียนได้สังเคราะห์ขั้นตอนการจัดการเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐานที่เชื่อมโยงกับประเด็นทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสังคม 7 ขั้นตอน โดยมีคำอธิบายดังนี้ 

ขั้นที่ 1 กระตุ้นด้วยปรากฏการณ์
        ผู้สอนทดสอบความรู้เดิม (prior knowledge) ของผู้เรียนเพื่อให้มั่นใจว่าผู้เรียนมีความรู้เดิมที่เพียงพอต่อการเรียนเนื้อหาใหม่  โดยการทดสอบก่อนเรียน (pre-test) หรือซักถามด้วยชุดคำถามที่เหมาะสม  จากนั้นผู้สอนกระตุ้นความสนใจและนำผู้เรียนเข้าสู่บทเรียนโดยการใช้ปรากฏการณ์ที่เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์  เทคโนโลยี  และสังคม (STS related phenomena) เป็นที่ถกเถียงหาข้อยุติไม่ได้หรือก่อให้เกิดปัญหาในสังคมในวงกว้าง  เป็นปรากฏการณ์ที่น่าสนใจค้นหาคำตอบและเกี่ยวข้องกับชีวิตของผู้เรียน  ทั้งนี้เพื่อกระตุ้นให้ผู้เรียนเกิดความสงสัยอันจะนำไปสู่การตั้งคำถามที่สนใจจะค้นหาคำตอบต่อไป

ภาพที่ 2 เริ่มต้นด้วยปรากฏการณ์ใกล้ตัวนักเรียนเพื่อเชื่อมโยงกับความรู้ทางวิทยาศาสตร์
ที่มา: https://sos.noaa.gov/education/phenomenon-based-learning/

ขั้นที่ 2 ระบุประเด็นปัญหาในปรากฏการณ์   
        ผู้สอนแบ่งกลุ่มผู้เรียนแบบคละความสามารถ เก่ง ปานกลาง อ่อน  โดยใช้ผลการเรียนในภาคเรียนที่ผ่านมาเป็นเกณฑ์  จากนั้นให้ผู้เรียนแต่ละกลุ่มร่วมกันระดมสมองเพื่อระบุประเด็นปัญหาในปรากฏการณ์ที่ยกขึ้นมา  โดยเป็นปัญหาทางสังคมที่เกิดจากวิทยาศาสตร์หรือเทคโนโลยี  ผู้สอนชี้แนะการระบุปัญหาให้น่าสนใจ  น่าค้นหาคำตอบอยู่ในขอบเขตปรากฏการณ์และสามารถค้นหาคำตอบได้ภายในเงื่อนไขเวลาที่กำหนด

ขั้นที่ 3 ค้นหาคำตอบ
        ผู้เรียนร่วมกันวางแผนศึกษาค้นคว้าหรือสืบเสาะหาความรู้เพื่อค้นหาคำตอบของปัญหาที่ได้ระบุไว้  ผู้สอนอาจเสนอแนะกิจกรรม  สื่อเทคโนโลยี  แหล่งข้อมูลต่าง ๆ หรืออาจจัดกิจกรรมเพิ่มเติมเพื่อช่วยในการค้นหาคำตอบของปัญหาด้วย  เช่น  การทดลอง  การสาธิต  เป็นต้น 

ขั้นที่ 4 สร้างองค์ความรู้ 
        ผู้เรียนร่วมกันวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากการศึกษาหรือการสืบเสาะหาความรู้ด้วยวิธีการเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ  เช่น  การวิเคราะห์โดยใช้สถิติต่าง ๆ การจัดกระทำข้อมูล  จากนั้นผู้เรียนร่วมกันสังเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างองค์ความรู้แล้วสรุปองค์ความรู้เพื่อการสื่อสารโดยใช้รูปแบบที่เข้าใจได้ง่ายที่สุด เช่น การนำเสนอด้วยตาราง  แผนภาพ  แผนภูมิ  เป็นต้น 

ขั้นตอนที่ 5 สะท้อนคิด
        ผู้เรียนร่วมกันทบทวนและสะท้อนความคิดเกี่ยวกับองค์ความรู้และประสบการณ์ที่ได้รับจากการจัดกิจกรรมการเรียนรู้ทั้งหมด  โดยพยายามเชื่อมโยงความรู้ใหม่กับความรู้เดิมที่ผู้เรียนมีอยู่

ขั้นที่ 6 แลกเปลี่ยนเรียนรู้
        ผู้เรียนแต่ละกลุ่มแลกเปลี่ยนเรียนรู้ด้วยการนำเสนอองค์ความรู้และประสบการณ์ที่ได้รับจากกิจกรรมการเรียนรู้โดยใช้วิธีการ  สื่อเทคโนโลยีที่น่าสนใจและทำให้เข้าใจได้ง่าย  เช่น  การนำเสนอด้วย PowerPoint  Infographic  Poster  Popup  เป็นต้น  จากนั้นเพื่อนร่วมชั้นและผู้สอนร่วมกันวิพากษ์  วิจารณ์  อภิปราย  ซักถาม  และให้ข้อเสนอแนะเพื่อนำไปสู่องค์ความรู้ที่สมบูรณ์มากขึ้น  และกระบวนการค้นหาคำตอบที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ขั้นที่ 7 ประยุกต์ใช้
        ผู้สอนให้ผู้เรียนฝึกขยายผลองค์ความรู้ที่ได้ด้วยการนำองค์ความรู้ไปประยุกต์ใช้ในสถานการณ์ต่าง ๆ ที่คล้ายคลึงกับบทเรียน  ผู้สอนอาจให้ผู้เรียนทำแบบฝึกหัดเพิ่มเติมเพื่อส่งเสริมทักษะการประยุกต์ใช้  ในตอนท้ายผู้สอนให้ผู้เรียนทดสอบหลังเรียน (post-test) หรือตอบคำถาม  เพื่อตรวจสอบว่าผู้เรียนทุกคนได้เกิดการเรียนรู้ตามจุดประสงค์การเรียนรู้ที่ได้ตั้งไว้

        ทั้งนี้จากการวิจัยพบว่า การจัดการเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐานที่เชื่อมโยงกับประเด็นทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสังคม (STS-PhenoBL) เป็นนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้โดยใช้ปรากฏการณ์ต่าง ๆ เป็นจุดเริ่มต้นในการกระตุ้นให้นักเรียนเกิดการเรียนรู้โดยอาศัยแนวคิดพื้นฐานของนักเรียนสามารถสร้างองค์ความรู้เองได้  เน้นให้นักเรียนมีส่วนร่วมในกระบวนการเรียนรู้จากการตั้งคำถามที่สนใจในประเด็นทางสังคมที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์  และเทคโนโลยี  รวมทั้งใช้ประสบการณ์ของนักเรียนเป็นตัวนำเข้าสู่บทเรียนและดำเนินกิจกรรมการเรียนรู้  ซึ่งผู้วิจัยได้ออกแบบและพัฒนาขึ้นตามระเบียบวิธีวิจัยแบบวิจัยและพัฒนา (Research and Development : R&D)  เรื่อง ธรณีพิบัติภัย สำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่  6 มีประสิทธิภาพ E1/E2 เป็นไปตามเกณฑ์ 80/80 ที่กำหนดไว้ นอกจากนั้น ในการนำการจัดการเรียนรู้แบบ STS-PhenoBL ไปใช้ในห้องเรียนวิทยาศาสตร์ พบว่า นักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่  6 มีทักษะการแก้ปัญหาหลังเรียนสูงกว่าก่อนเรียนด้วยการจัดการเรียนรู้แบบ STS-PhenoBL เรื่อง ธรณีพิบัติภัย อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 (Pookduang & Buaraphan, 2024) ซึ่งผลลัพธ์ที่ดีนี้ อาจกิดจากความสนใจและแรงบันดาลใจอย่างแท้จริงของนักเรียนในการแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับปรากฏการณ์ที่ตั้งเป้าหมายไว้ ซึ่งความสนใจและแรงบันดาลใจระดับสูงในปรากฏการณ์ที่เป็นเป้าหมายของการเรียนรู้จะส่งเสริมให้นักเรียนเกิดการเรียนรู้วิทยาศาสตร์อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการพัฒนาทักษะการแก้ปัญหา ทั้งนี้ครูผู้สอนควรช่วยส่งเสริมการเรียนรู้ของนักเรียนโดยการจัดหาสื่อการเรียนรู้ ทรัพยากร เครื่องมือ และเทคโนโลยีที่จำเป็นและเกี่ยวข้อง ทำให้นักเรียนสามารถเรียนรู้ด้วยการจัดการเรียนรู้แบบ STS-PhenoBL ได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสบความสำเร็จ

        บทความนี้แสดงให้เห็นว่า การจัดการเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐานที่เชื่อมโยงกับประเด็นทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสังคม (STS-PhenoBL) เป็นแนวทางหนึ่งในการจัดการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ตามแนวทางการปฏิรูปการศึกษาที่สำคัญต่อการพัฒนาครูให้เป็นครูมืออาชีพ และพัฒนานักเรียนให้เป็นผู้เรียนที่กระตือรือร้น โดยผู้เขียนได้นำเสนอขั้นตอนการจัดการเรียนรู้แบบ STS-PhenoBL ไว้ 7 ขั้นตอน เพื่อเป็นแนวทางในการจัดการเรียนรู้วิทยาศาสตร์แบบสร้างองค์ความรู้ด้วยตนเองของผู้เรียนที่เชื่อมโยงกับมิติทางเทคโนโลยีและสังคมในลักษณะของการบูรณาการศาสตร์ การจัดการเรียนรู้แบบ STS-PhenoBL สามารถใช้เป็นแนวทางหนึ่งในการส่งเสริมและพัฒนานักเรียนให้เป็นไปตามเป้าหมายของการจัดการศึกษาตามหลักสูตรที่เน้นทั้งความรู้  กระบวนการ  เจตคติต่อวิทยาศาสตร์  สามารถนำองค์ความรู้ไปประยุกต์ใช้และแก้ปัญหาในชีวิตประจำวัน  เพื่อพัฒนานักเรียนให้มีทักษะการดำรงชีวิตในศตวรรษที่ 21 และเป็นกำลังสำคัญในการขับเคลื่อนพัฒนาประเทศชาติต่อไป

การสืบค้นงานวิจัยฉบับเต็ม:

Pookduang, P. & Buaraphan, K. (2024). The development of a science, technology and society phenomenon-based learning model for promoting grade 12 students’ problem-solving in geohazard. Asian Journal of Education and Training, 10(3), 141-145. https://doi.org/10.20448/edu.v10i3.5859.

เอกสารอ้างอิง
Mattila, P. & Silander, P. (Ed.). (2015). How to Create the School of the Future–Revolutionary thinking and design from Finland. Finland: Unpublished manuscript.

NSTA, 1993.  Science / Technology / Society: a new effort for providing appropriate science for all.  In R.E. Yager (Ed.).  The Science, Technology, Society movement.  Washing ton, DC: The National Science Teacher Association.

Pookduang, P. & Buaraphan, K. (2024). The development of a science, technology and society phenomenon-based learning model for promoting grade 12 students’ problem-solving in geohazard. Asian Journal of Education and Training, 10(3), 141-145. https://doi.org/10.20448/edu.v10i3.5859.

Yager, R. E. (1995). Science/Technology/Society: A reform arising from learning theory and constructivist research. Paper presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association. San Francisco, California. (ERIC Reproduction Service No. ED 382481)

        โดยทั่วไปมนุษย์เมื่อเข้าสู่วัยสูงอายุแล้ว สมรรถภาพทางปัญญาโดยเฉพาะความทรงจำมักเสื่อมถอยตามกาลเวลา ซึ่งส่งผลต่อคุณภาพชีวิต ความเป็นอิสระ และสุขภาวะจิตใจของผู้สูงวัย ดังจะเห็นได้จากผลงานวิจัยในช่วงหลายปีที่ผ่านมาได้แสดงให้เห็นถึงกิจกรรมฝึกสมอง (cognitive training) ในผู้สูงอายุสามารถชะลอหรือปรับปรุงการเสื่อมสภาพดังกล่าวได้ แต่ก็มีข้อจำกัดในการเข้าถึงกิจกรรม กำลังคนสนับสนุน และความสม่ำเสมอในการฝึก จึงทำให้การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีโดยเฉพาะปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายมาเป็นแนวทางที่มีศักยภาพสูงสำหรับการพัฒนาผู้สูงอายุ ดังนั้น ในบทความนี้ผู้เขียนจึงมุ่งนำเสนอแนวทางและหลักการในการใช้ AI เพื่อสนับสนุนกิจกรรมเรียนรู้เชิงรับรู้ (cognitive engagement) สำหรับผู้สูงวัย โดยมีการวิเคราะห์ศักยภาพ โอกาส และขอบเขตที่ควรระวังด้วย

ความท้าทายของการฝึกสมองในผู้สูงวัย
         หนึ่งในอุปสรรคสำคัญของเรื่องนี้คือแรงจูงใจและการยึดมั่น (adherence) ของผู้สูงวัย ตลอดจนความสามารถทางดิจิทัลที่แตกต่างกัน จึงทำให้การฝึกสมองในผู้สูงวัยเป็นเรื่องยาก ดังจะเห็นได้จากการศึกษาวิจัยโดย Singh et al. (2022) ที่พบว่า ผู้สูงวัยบางรายไม่สามารถปฏิบัติตามโปรแกรมฝึกสมองได้อย่างสม่ำเสมอ แม้จะมีผลดี แต่เมื่อใช้งานร่วมกับเทคนิค AI ก็จะสามารถเพิ่มโอกาสในการพัฒนาศักยภาพทางสมองในผู้สูงวัยได้ ส่วนอีกประเด็นหนึ่งที่ดีคือการออกแบบกิจกรรมที่เหมาะสมและที่สามารถกระตุ้นความจำผ่านรูปแบบการฝึกสมอง เช่น เกมฝึกความคิด ภาษา สติปัญญา ฯลฯ ร่วมกับการขยับร่างกาย ก็จะช่วยในการพัฒนาทักษะหลาย ๆ ด้าน เช่น ความยับยั้งชั่งใจ (inhibition) และความยืดหยุ่นทางปัญญาได้

AI กับการฟื้นฟูความทรงจำในผู้สูงวัย
          สำหรับเรื่องนี้ ในปัจจุบันมีงานวิจัยหลายชิ้นที่ทดลองใช้ AI (หรือหุ่นยนต์/ระบบสนับสนุนผู้สูงวัย) ในกิจกรรมฝึกสมอง ดังที่มีผลงานวิจัยต่างๆ นำเสนอไว้ดังนี้ 1. Kang et al. (2025) พบว่า ระบบ CLOVA CareCall สามารถช่วยเพิ่มความจำในผู้สูงวัยได้ 2. Lee et al. (2022) พบว่า Social Assistive Robotics (SAR) สามารถช่วยปรับปรุงสมรรถภาพทางปัญญาในผู้สูงวัย 3. Corbett et al. (2024) ที่ได้ทดลองออนไลน์เกี่ยวกับ Computerized Cognitive Training จนพบว่า ผู้สูงวัยที่เข้าร่วมโปรแกรมฝึกไวยากรณ์ (Grammatical Reasoning CT) มีผลดีในด้านการทำงานของสมองเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุมกับผู้สูงวัยที่มีสุขภาพดี 4. Tokunaga et al. (2024) พบว่า การฝึกความรู้ความจำ (cognitive training) ได้ผลเมื่อมีการใช้หุ่นยนต์ในการช่วย และ AI ยังถูกนำมาใช้ในการตรวจคัดกรองความบกพร่องทางปัญญาด้วย และ 5. Obuchi et al. (2024) ได้เสนอโมเดล AI สำหรับตรวจความบกพร่องทางความจำในผู้สูงวัยสำหรับใช้เป็นเครื่องมือคัดกรองเบื้องต้น สรุปแล้ว งานวิจัยทั้งหมดสะท้อนให้เห็นว่า AI มีศักยภาพสำคัญต่อการฟื้นฟูความจำและการเสริมสร้างสมรรถนะทางปัญญาในผู้สูงวัยได้เป็นอย่างดี ทั้งในด้านการบำบัด การกระตุ้น และการตรวจคัดกรอง ซึ่งสามารถนำไปใช้ในกิจกรรมการเรียนรู้เชิงรับรู้ (cognitive learning activities) ได้อย่างกว้างขวางด้วย

แนวทางการออกแบบ AI เพื่อสร้างความทรงจำสำหรับผู้สูงวัย
        จากผลงานวิจัยดังกล่าวข้างต้น สามารถระบุถึงแนวทางที่สำคัญในการออกแบบกิจกรรม AI เพื่อสร้างความทรงจำสำหรับผู้สูงวัย ดังต่อไปนี้ 1. ปรับให้ใช้งานง่าย (usability) เช่น ใช้เสียงหรือใช้ปุ่มขนาดใหญ่ 2. ปรับให้เหมาะสมส่วนบุคคล (personalization) กล่าวคือ AI ควรสามารถปรับระดับความยาก-ง่ายตามความสามารถในปัจจุบันได้ 3. กระตุ้นการมีส่วนร่วมที่ยาวนาน (long-term engagement) กล่าวคือใช้กลไก gamification การให้ feedback ทันที หรือการส่งข้อความเตือน 4. ผสมกิจกรรมหลายรูปแบบ เช่น ฝึกความจำ หรือกิจกรรมเรื่องเล่าความทรงจำ (reminiscence) และ 5. ประเมินผลและปรับปรุง (monitor & adapt) กล่าวคือใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ เช่น การเข้าใช้งาน ระยะเวลา หรือผลลัพธ์ เพื่อปรับเนื้อหาและแนวทางให้เหมาะสม ดังนั้น การออกแบบกิจกรรม AI สำหรับผู้สูงวัยจึงไม่ควรหยุดอยู่แค่การฝึกความทรงจำเท่านั้น แต่ต้องสร้างระบบที่ใช้งานง่าย  ปรับตัวได้ กระตุ้นการมีส่วนร่วมต่อเนื่อง มีความหลากหลาย และสามารถประเมินผลเพื่อพัฒนาได้ตลอดเวลา ซึ่งจะช่วยให้การใช้ AI เป็นส่วนหนึ่งของการฟื้นฟูความจำมีความยั่งยืนและเกิดประสิทธิภาพอย่างแท้จริง

วิเคราะห์การฟื้นฟูความทรงจำเพื่อสร้างการเรียนรู้สำหรับผู้สูงวัยด้วย AI
        หลังจากที่ผู้เขียนได้นำเสนอเนื้อหาเกี่ยวกับความท้าทายของการฝึกสมอง การใช้ AI เพื่อการฟื้นฟูความทรงจำ และแนวทางในการออกแบบกิจกรรม AI เพื่อสร้างความทรงจำสำหรับผู้สูงวัยแล้ว สามารถวิเคราะห์ถึงจุดแข็งและศักยภาพในการดำเนินการ ข้อจำกัดและความเสี่ยง ตลอดถึงเงื่อนไขแห่งความสำเร็จได้ดังนี้ ก. จุดแข็งและศักยภาพในการดำเนินการ ได้แก่ 1. AI สามารถให้บริการฝึกสมองได้ตลอดเวลาโดยไม่ต้องพึ่งคนสอน 2. AI มีความสามารถในการ วิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้และปรับกิจกรรมให้เหมาะสมแบบ real-time และ 3. รูปแบบอัตโนมัติ เช่น โทรศัพท์อัตโนมัติ (CareCall) ช่วยลดอุปสรรคทางเทคนิค เพราะผู้สูงวัยอาจไม่สะดวกใช้แอปหรือจอสัมผัส ก. ข้อจำกัดและความเสี่ยง ได้แก่ 1. ความแตกต่างด้านศักยภาพดิจิทัล กล่าวคือผู้สูงวัยบางคนอาจไม่คุ้นเคยกับอุปกรณ์ดิจิทัล 2. ปัญหาด้าน privacy / ความเป็นส่วนตัว ของข้อมูลความจำและพฤติกรรม 3. ข้อจำกัดของงานวิจัย กล่าวคือตัวอย่างผู้เข้าร่วมจำนวนน้อย ระยะเวลาทดลองสั้น และบางโครงการไม่มีกลุ่มควบคุม และ 4. ความเสี่ยงของ AI ที่อาจตัดสินใจผิดหรือแนะนำกิจกรรมที่ไม่เหมาะสม ค. เงื่อนไขแห่งความสำเร็จ ได้แก่ 1. ต้องมีการอบรมให้กับผู้สูงวัย / คู่มือการใช้งาน 2. ต้องมีระบบสนับสนุนทางเทคนิค (hotline หรือช่วยติดตั้ง) 3. ต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยข้อมูล (encryption หรือการเข้ารหัส หรือการควบคุมสิทธิ์) และ 4. ต้องมีการประเมินผลระยะยาว (6 เดือน – 1 ปี) และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

        จากที่กล่าวมาทั้งหมด สรุปได้ว่า AI ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือช่วยฝึกความทรงจำเท่านั้น แต่ยังมีศักยภาพในการเป็นผู้ช่วยด้านการเรียนรู้ที่ยืดหยุ่นและในการพัฒนาการปรับตัวได้ของผู้สูงวัยด้วย อย่างไรก็ตาม การให้ความสำคัญกับการออกแบบที่เหมาะสม การปกป้องข้อมูล และการสนับสนุนการใช้งาน เพื่อให้เกิดความยั่งยืนและประสิทธิผลสูงสุดในผู้สูงวัยนั้นก็มีความสำคัญไม่แพ้กันเลย ดังนั้น ดังจะเห็นได้จาก CareCall และระบบ SAR กล่าวมาแล้วนั่นเอง

        หากจะจัดอบรมให้ความรู้เกี่ยวกับสารระเหย (Organizing educational activities on volatile substances) สำหรับเด็กประถมศึกษาชั้นปีที่ 6 (อายุประมาณ 11–12 ปี) โดยใช้เวลาประมาณ 1 ชั่วโมง (สามารถปรับเวลา และกำหนดคะแนนของแต่ละกิจกรรมได้ตามเหมาะสม)
        ขอแนะนำกิจกรรมที่เข้าใจง่าย สนุก มีการลงมือทำจริง (hands-on) และกระตุ้นความสนใจ เพราะเด็กวัยนี้เรียนรู้ได้ดีผ่านการเล่น การทดลอง และการเล่าเรื่อง จำนวน 5 กิจกรรม ดังนี้

กิจกรรมที่ 1: Ice Breaking “ทายกลิ่นมหัศจรรย์” (10 นาที)

วิธีทำ: เตรียมสำลีชุบสมุนไพร เช่น สะระแหน่ กานพลู พิมเสน ตะไคร้ มะกรูด ใส่ในขวดเล็ก ๆ แบ่งกลุ่ม 3 กลุ่ม ให้น้อง ๆ หลับตาดมขวดทีละคน แล้วส่งต่อจนครบ และให้แต่ละคนทายว่าทั้ง 5 ขวด คืออะไร ลงในใบงาน
อุปกรณ์: ขวดพลาสติกปิดฝา 15 ขวด, สำลี 1 ถุง, สะระแหน่ 1 กำ, กานพลู 60 กรัม, พิมเสน 60 กรัม,
ตะไคร้ 3 กิ่ง, มะกรูด 3 ลูก, ใบงานกลุ่มละ 1 ใบ (สำหรับนักเรียน) และใบคะแนนนรวม 1 ใบ (ทีมงาน)
สิ่งที่เด็กจะได้เรียนรู้: กลิ่นแต่ละชนิดแตกต่างกัน เพราะมี “สารระเหย” ที่ทำให้เกิดกลิ่น
เป้าหมาย: กระตุ้นความสนใจและเชื่อมโยงเข้าสู่บทเรียน

กิจกรรมที่ 2: บรรยายสั้น + Visual L6earning  “สารระเหยคืออะไร” (10 นาที)

วิธีทำ: ใช้สื่อภาพ/สไลด์/โปสเตอร์ อธิบายว่า
    • สารระเหยคืออะไร อยู่ในสมุนไพรและน้ำมันหอมระเหย
    • มีประโยชน์ เช่น ทำให้สดชื่น บรรเทาอาการ
    • มีโทษถ้าใช้มากเกินไป
เสริม: ใช้การ์ตูนหรือตัวละครประกอบ เพื่อให้เด็กเข้าใจง่าย
สิ่งที่เด็กจะได้เรียนรู้: เข้าใจความหมายและคุณสมบัติของสารระเหย

กิจกรรมที่ 3: ทดลอง “กลิ่นหอม vs กลิ่นฉุน” (10 นาที)


วิธีทำ: ให้น้อง ๆ กลุ่มเดิม ทดลองดมสมุนไพรต่าง ๆ จากกิจกรรมที่ 1 อีกครั้งว่าความรู้สึกต่อกลิ่นที่ได้ดมเป็นเช่นไร แล้วจดบันทึกความรู้สึกลงตาราง จากนั้นโชว์ขวดปริศนา 3 ขวด ให้น้อง ๆ ดมกลิ่น แล้วทายว่าขวดปริศนาทั้ง 3 ขวดคืออะไร ลงในใบงาน


สิ่งที่เด็กจะได้เรียนรู้: ฝึกสังเกต เปรียบเทียบกลิ่น และเข้าใจว่าความเข้มข้นมีผลต่อการรับรู้
อุปกรณ์: ขวดพลาสติกปิดฝา 3 ขวด, สำลี, กระชาย, ใบเตย, หอมแดง, ใบคำตอบ(เดิม)

กิจกรรมที่ 4: เกม “ฉันมีประโยชน์นะเธอ” (15 นาที)


วิธีทำ:ให้น้อง ๆ กลุ่มเดิม เดินเร็วออกมาจับการ์ดทีละ 1 ใบ และนำกลับไปยังกลุ่ม โดยจับคู่การ์ดสารระเหยกับประโยชน์ให้ถูกต้องจนครบ 10 คู่ แล้วบันทึกคะแนนลงในใบงาน
สิ่งที่เด็กจะได้เรียนรู้: สร้างความเข้าใจเชื่อมโยงระหว่างสารระเหยกับสรรพคุณ
อุปกรณ์: การ์ดสารระเหยกับประโยชน์ 30 คู่


กิจกรรมที่ 5: โปสเตอร์นักวิทย์น้อย (15 นาที)

วิธีทำ:ให้น้อง ๆ กลุ่มเดิม ทำโปสเตอร์ A3 สรุป “สารระเหยคืออะไร  ตัวอย่าง – ประโยชน์ – โทษ”และนำเสนอหน้าชั้น  แต่ละกลุ่มจะได้คะแนน แล้วบันทึกคะแนนลงในใบงาน
สิ่งที่เด็กจะได้เรียนรู้: ทบทวนความรู้, ฝึกการทำงานกลุ่ม และการสื่อสาร
อุปกรณ์: กระดาษ A3 กลุ่มละ 1 แผ่น, สีเมจิกกลุ่มละ 2 ชุด, ใบงาน